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通过线性规划进行核磁共振 assignments(此处“assignments”可能有特定专业含义,比如化学位移归属等,结合语境可进一步准确翻译)

NMR Assignment through Linear Programming.

作者信息

Bravo-Ferreira José F S, Cowburn David, Khoo Yuehaw, Singer Amit

机构信息

PACM, Princeton University, NJ 08540.

Departments of Biochemistry and of Physiology and Biophysics, Albert Einstein College of Medicine, NY 10461.

出版信息

J Glob Optim. 2022 May;83(1):3-28. doi: 10.1007/s10898-021-01004-3. Epub 2021 Mar 11.

DOI:10.1007/s10898-021-01004-3
PMID:35528138
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9070988/
Abstract

Nuclear Magnetic Resonance (NMR) Spectroscopy is the second most used technique (after X-ray crystallography) for structural determination of proteins. A computational challenge in this technique involves solving a discrete optimization problem that assigns the resonance frequency to each atom in the protein. This paper introduces LIAN (LInear programming Assignment for NMR), a novel linear programming formulation of the problem which yields state-of-the-art results in simulated and experimental datasets.

摘要

核磁共振(NMR)光谱学是用于蛋白质结构测定的第二大常用技术(仅次于X射线晶体学)。该技术中的一个计算挑战涉及解决一个离散优化问题,即给蛋白质中的每个原子分配共振频率。本文介绍了LIAN(用于NMR的线性规划分配),这是该问题的一种新颖的线性规划公式,在模拟和实验数据集中均产生了领先的结果。